Методы прогнозирования несостоятельности: проблемы и перспективы

Бойко И.П., Казаков А.В., Колышкин А.В.
Methods of forecasting insolvency: problems and prospects - View in English

 Скачать PDF | Загрузок: 7

Аннотация:
Проблема прогнозирования банкротства изучается как отечественными, так и зарубежными экономистами. В то же время не существует методики, прогнозирующей наступление банкротства в среднесрочном периоде с достаточной точностью. Для решения данной проблемы зарубежные экономисты предлагают использовать показатели, характеризующие внешние условия хозяйствования, возраст фирмы и ряд других. С другой стороны, необходимо четко разделить понятия «банкротства» и «несостоятельности» и ориентировать модели на прогнозирования именно несостоятельности, как имеющей экономическую природу. Помимо этого, имеются статистические методы, которые могут преодолеть недостатки общепринятой логистической регрессии. В данной статье сделан обзор имеющихся на данный момент перспективных подходов к повышению точности прогнозирования несостоятельности и даны рекомендации отечественным исследователям.

JEL-классификация:

Цитировать публикацию:
Бойко И.П., Казаков А.В., Колышкин А.В. Методы прогнозирования несостоятельности: проблемы и перспективы // Российское предпринимательство. – 2017. – Том 18. – № 8. – С. 1313-1326. – doi: 10.18334/rp.18.8.37770

Boyko, I.P., Kazakov, A.V., & Kolyshkin, A.V. (2017) Methods of forecasting insolvency: problems and prospects. Rossiyskoe predprinimatelstvo, 18(8), 1313-1326. doi: 10.18334/rp.18.8.37770 (in Russian)

Приглашаем к сотрудничеству авторов научных статей

Публикация научных статей по экономике в журналах РИНЦ, ВАК (высокий импакт-фактор). Срок публикации - от 1 месяца.

creativeconomy.ru Москва + 7 495 648 6241



Источники:
1. Altman E.I., Haldema, R., Narayanan P. Zeta analysis: A new model to identify bankruptcy risk of corporations // Banking Finance. – 1977. – № 1. – С. 29-51.
2. Altman E., Iwanicz-Drozdowska M. Financial Distress Prediction in an International Context: A Review and Empirical Analysis of Altman’s Z-Score Model // Journal of International Financial Management & Accounting. – 2016.
3. Balcaen S., Ooghe H. 5 years of studies on business failure: an overview of the classic statistical methodologies and their related problems // British Accounting Review. – 2006. – С. 63-93.
4. Balcaen S., Manigart S., Ooghe H. From distress to exit: determinants of the time to exit // Journal of Evolutonary Economics. – 2011. – С. 407-445.
5. Bardos M. What is at stake in the construction and use of credit scores? // Computational Economics. – 2007. – № 29. – С. 159-172.
6. Betts J., Belhoul D. The effectiveness of incorporating stability measures in company failure models // Journal of Business Finance and Accounting. – 1987. – № 3(14). – С. 323-334.
7. Cox D.R. Regression Models and Life-Tables // Journal of the Royal Statistical Society. – 1972. – № 34.
8. Dambolena I., Khoury S. Ratio stability and corporate failure // Journal of Finance. – 1980. – № 4(33). – С. 1017-1026.
9. Davis A., Huang X. The stock performance of firms emerging from Chapter 11 and accidental bankruptcy // Paper presented at the FMA Meeting. – 2004. – С. 6-9.
Du Jardin, P. (2017). Dynamics of firm financial evolution and bankruptcy prediction. Expert Systems With Application(75), 25–43
European Central Bank. (2014). SME access to finance in the Euro area: Barriers and potential policy remedies
12. Hill N., Perry S., Andes S. Evaluating firms in financial distress: an event history analysis // Journal of Applied Business Research,. – 1996. – № 3(12). – С. 60-71.
13. Lugovskaya L. Predicting default of Russian SMEs on the basis of financial and non-financial variables // Journal of Financial Services Marketing. – 2010. – № 4(14). – С. 301-313.
14. Luoma M., Laitinen E. Survival analysis as a tool for company failure prediction // Omega International Journal of Management Science. – 1991. – № 6(19). – С. 673-678.
15. Macas Nunes P., Goncalves M. The influence of age on SMEs' growth determinants: empirical evidence // Small Business Economics. – 2013. – № 2(40). – С. 249-272.
16. Makeeva E., Neretina E. The Prediction of Bankruptcy in a Construction Industry of Russian Federation // Journal of Modern Accounting and Auditing. – 2013. – № 2(9). – С. 256-271.
17. Mensah Y. An examination of the stationarity of multivariate bankruptcy prediction models: a methodological study // Journal of Accounting Research,. – 1984. – № 1(22). – С. 380-395.
18. Moreno A., Casillas J. High-growth SMEs versus non-high growth SMEs: a discriminant analysis // Entrepreneurship and Regional Development. – 2007. – № 19. – С. 69-88.
19. Moses D., Liao S. S. On developing models for failure prediction // Journal of Commercial Bank Lending. – 1987. – № 69. – С. 27*38.
20. Ooghe H., Spaenjers C.,Vandermoere P. Business Failure Prediction: Simple-Intuitive Models Versus Statistical Models // IUP Journal of Business Strategy. – 2009. – С. 7-44.
21. Platt H., Platt M. Development of a class of stable predictive variables: the case of bankruptcy prediction // Journal of Business Finance & Accounting. – 1990. – № 1(17). – С. 31-51.
22. Platt H., Platt M. A note on the use of industry-relative ratios in bankruptcy prediction // Journal of Banking and Finance. – 1991. – № 15. – С. 1183-1194.
23. Rickne A. Connectivity and performance of science-based firms // Small Business Economics. – 2006. – № 26. – С. 393-407.
Serrasqueiro, Z., Macas Nunes, P., Leitao, J., & Armadaz, M. (2010). Are there non-linearities between SME growth and its determinants? A quantile approach. Industrial and Corporate Change, 4(19), 1071–1108
Tamari, M. (1966). Financial ratios as a means of forecasting bankruptcy. Management International Review, 4, 15-21
Tian, S., Yu, Y., & Zhou, M. (2015). Data sample selection issues for bankruptcy prediction. Risk, Hazards & Crisis in Public Policy(6), 91–116
27. Баринова В., Раднабазарова С., Сорокина А. Быстрорастущие компании в России: анализ статистических данных и результаты кейс-стади // Друкеровский вестник. – 2014. – № 3. – С. 112-129.
28. Богомолова И., Плеканова И., Ююкин А. Cовременные подходы к прогнозированию банкротства предприятий // Экономика и предпринимательство. – 2016. – № 5(16). – С. 1125-1131.
Демешев, Б., & Тихонов, А. (2014). Прогнозирование банкротства российских компаний: межотраслевое сравнение. Серия WP2 Количественный анализ в экономике
Зайцева, О. П. (1998). Антикризисный менеджмент в российской фирме. Аваль (Сибирская финансовая школа)(11-12)
31. Колышки, А.В., Гиленко Е.В., Довженко С.Е., Жилкин С.А., Чое С.Е. Прогнзирование финансовой несостоятельности предприятий // Вестник СПбГУ. Сер. 5. – 2014. – С. 122-142.
Недосекин, А. (1999). Применение теории нечетких множеств к финансовому анализу предприятий. Вопросы анализа риска
Туктарова, П., & Петренко, А. (2014). Прогнозирование вероятности банкротства предприятия с использованием теории нечетких множеств., (стр. 129-134). Уфа
34. Фёдорова Е., Довженко С., Фёдоров Ф. Модели прогнозирования несостоятельности российских предприятий: отраслевые особенности // Проблемы прогнозирования. – 2016. – № 3(156). – С. 32-40.
35. Хайдаршина Г. Совершенствование методов оценки риска банкротства российских предприятий в современных условиях // Имущественные отношения в российской федерации. – 2009. – № 5. – С. 86-95.
Широкова Г., Шаталов А. Факторы роста российских предпринимательских фирм: результаты эмпирического анализа. , 2008.